① 众所周知，小文件在HDFS中存储本身就会占用过多的内存空间，那么对于MR查询过程中过多的小文件又会造成启动过多的Mapper Task, 每个Mapper都是一个后台线程，会占用JVM的空间。
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2023-07-05 08:23:26
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通常在大数据开发的过程中，我们会经常遇见小文件过多的情况，对查询和运算的性能都会有一定的影响，那么这篇文章将会帮助大家解决 hive 中小文件过多的问题 ? 文章目录一、哪里会产生小文件 ?二、影响三、解决方法方法一：通过调整参数进行合并方法二：使用 distribute by rand() 将数据随机分配给 reduce方法三：使用 sequencefile 作为表存储格式，不要用 textfi
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2023-08-15 09:48:34
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一、说明1.做本次的实操必须是先搭建好HDFS和yarn并已经启动，测试可以使用的状态。 2.HDFS是一个海量存储的分布式存储系统，每一次存储都占128M，就算是很小的一个文件也会申请一个128M的块来存储。这样就很浪费资源。所以要将这些小的文件进行集中处理，来解决浪费哦资源的问题。 3.我们在处理这些文件的时候，虽然将他们打包放在一起，但是使用的时候还可以像之前一样解析使用。4.遇到的问题和解
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2023-08-21 09:41:58
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Hadoop中进行小文件处理
1.坏处：
a.存储：每一个小文件在存储的时候都会产生一个元数据，如果存储大量的小文件，会产生大量的元数据，导致NameNode的效率降低，
如果小文件过多，可能会导致 NameNode的内存崩溃
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2023-07-05 08:53:19
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一、hive小文件 Hive的数据存储在HDFS，它对大文件的处理是非常高效的，如果合理配置文件系统的块大小，NameNode可以支持很大的数据量。HDFS主要分为NameNode，DataNode，SecondaryNameNode。 简单来说，HDFS数据的文件元信息，包括位置、大小、分块
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2023-08-18 23:03:56
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小文件指的是hdfs文件远远小于hdfs block块的大小，比如默认的block大小是128m，文件size只有几k。当这种类型的文件又很多的情况下，就会造成在spark任务处理过程中map的任务数过多（我们都知道map数量的决定因素之一是一个hdfs文件对应一个map）。一个map任务启动和初始化的时间远远大于逻辑处理的时间，就会造成很大的
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2023-09-04 17:37:23
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Hive 已是目前业界最为通用、廉价的构建大数据时代数据仓库的解决方案了，虽然也有 Impala 等后起之秀，但目前从功能、稳定性等方面来说，Hive 的地位尚不可撼动。其实这篇博文主要是想聊聊 SMB join 的，Join 是整个 MR/Hive 最为核心的部分之一，是每个 Hadoop/Hive/DW RD 必须掌握的部分，之前也有几篇文章聊到过 MR/Hive 中的 join，其实底层都是
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2023-08-01 18:28:03
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前言本人集群使用的是cdh5.9.1版本，hive1.1.1，Hadoop2.6。hive中有个数据表有5个分区，每个分区的数据以txt形式存储，大小3G多。想要把当前数据表的数据进行压缩，存储到以orc格式存储的数据表中去。问题使用insert语句将数据进行迁移时，发现orc格式的表中的分区文件达到了10多个，每个文件大小平均20MB。HDFS的多个小文件对于namenode的压力很大，而且在执
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2023-07-12 21:17:32
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Hive的后端存储是HDFS，它对大文件的处理是非常高效的，如果合理配置文件系统的块大小，NameNode可以支持很大的数据量。但是在数据仓库中，越是上层的表其汇总程度就越高，数据量也就越小。而且这些表通常会按日期进行分区，随着时间的推移，HDFS的文件数目就会逐渐增加。 小文件带来的问题 关于这个问题的阐述可以读一读Cloudera的这篇文章。简单来说，HDFS的文件元信息，包括位置、大小、分
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2023-08-18 22:34:32
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当Hive输入由很多个小文件组成，由于每个小文件都会启动一个map任务，如果文件过小，以至于map任务启动和初始化的时间大于逻辑处理的时间，会造成资源浪费，甚至OOM。 为此，当我们启动一个任务，发现输入数据量小但任务数量多时，需要注意在Map前端进行输入合并 当然，在我们向一个表写数据时，也需要注意输出文件大小 1. Map输入合并小文件 对应参数： set mapred.max.split.
Hive压缩之二 小文件合并 调研背景当Hive输入由很多个小文件组成，由于每个小文件都会启动一个map任务，如果文件过小，以至于map任务启动和初始化的时间大于逻辑处理的时间，会造成资源浪费，甚至OOM。为此，当我们启动一个任务，发现输入数据量小但任务数量多时，需要注意在Map前端进行输入合并。当然，在我们向一个表写数据时，也需要注意输出文件大小。输入合并合并输入小文件，减少map数？
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2023-07-14 23:14:47
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在单个目录存放超过上百万的文件时,对大部分的OS都是一个挑战，目录的浏览就是一个非常难以忍受的事情。所以针对海量小文件的应用场景，能够使用nosql数据库时,尽量使用如redis之类的nosql数据库.在非使用文件系统来存储管理海量小文件的情况下,尽量使用以下原则来进行管理尽可能使用目录分批存储,避免单目录文件数量过万文件系统最好使用XFS，XFS的inode数量是ext4的10倍以上如果不小心遇
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2023-06-30 11:18:14
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# Hive中的小文件合并
## 简介
在使用Hive进行数据分析时，经常会遇到大量小文件的情况。这些小文件会占用大量的存储空间，且查询性能也会受到影响。为了解决这个问题，我们需要将小文件进行合并，以减少存储空间的占用，并提高查询效率。
本文将介绍如何通过Hive的方式对小文件进行合并，包括整个流程和每个步骤所需的代码和解释。
## 流程图
下面是整个合并小文件的流程图：
```mer
Hive小文件产生的原因 一方面hive数据仓库中汇总表的数据量通常比源数据少的多，而且为了提升运算速度，我们会增加Reduce的数量，Hive本身也会做类似的优化----Reducer数量等于源数据的量除以hive.exec.reducers.bytes.per.reduce所配置的量(默认1G)。Reduce数量的增加也即意味着结果文件的增加，从而产生小文件的问题。&n
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2023-06-13 16:12:13
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1. 小文件合并位置 :
1. map输入端 对小文件合并
2. map输出端 对小文件合并
3. reduce输出端 对小文件合并
2. map输入时,对小文件合并
参数设置 :-- CombineHiveInputFormat 按切片大小切分(多个小文件可归一个切片)
-- 默认实现类 为CombineHiveInputFormat
set h
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2023-05-26 15:01:54
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Flink目前对于外部Exactly-Once写支持提供了两种的sink，一个是Kafka-Sink，另一个是Hdfs-Sink，这两种sink实现的Exactly-Once都是基于Flink checkpoint提供的hook来实现的两阶段提交模式来保证的，主要应用在实时数仓、topic拆分、基于小时分析处理等场景下。本篇将会介绍StreamingFileSink的基本用法、如何压缩数据以及合并
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2023-09-08 14:48:53
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基于Hive构建数据仓库时，通常在ETL过程中为了加快速度而提高任务的并行度，无论任务的类型是MapReduce还是Spark还是Flink，都会在数据写入Hive表时产生很多小文件。这里的小文件是指文件size小于HDFS配置的block块大小（目前默认配置是128MB）。在HDFS中，数据和元数据是分离的。数据文件被分割成block块文件，这些块文件存储在集群中的DataNode节点上并按副本
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2023-07-14 23:14:58
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一粒云盘一粒云盘，是一款基于云存储的文件存储管理软件。一粒云盘在它这里，你可以对团队用户或企业进行分组，实现文件共享，以及精确分配权限，文件采用分布式系统存储，原生支持IOS、Android、Mac以及PC、Web等几个主流平台客户端。更令人惊喜的是，一粒云盘还支持wps、office、pdf、wmf、cad、cdr、ai、dwg等各种格式文件的在线预览，让你可以轻松做到全文搜索，极速分享。支持秒
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2023-09-27 12:06:13
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解决方案:1. 在Map输入的时候, 把小文件合并.-- 每个Map最大输入大小，决定合并后的文件数set mapred.max.split.size=256000000;-- 一个节点上split的至少的大小 ，决定了多个data node上的文件是否需要合并set mapred.min.split.size.per.node=100000000;-- 一个交换机下split的至少的大小，决定了
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2023-08-14 14:25:52
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针对HDFS的小文件的治理方案可具体划分为以下几点：（对于治理方式的备注：1、对于拥有客户端权限的用户（后期会一一回收），可通过客户端执行相关命令完成治理工作，治理过程中相关数据的查看也可通过客户端自行完成；2、对于无客户端权限的用户，可通过小文件合并工具进行文件的合并（目前仅针对hive的文本文件进行合并，其他格式暂不支持）；也可通过提交ITSM运维单进行数据的删除操作；3、通过IDE离线任务进
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2023-08-02 12:03:45
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